Negli ultimi due anni l’intelligenza artificiale ha compiuto un balzo in avanti che non ha precedenti nella storia recente della tecnologia. Modelli sempre più potenti sono oggi in grado di affrontare compiti complessi, articolati, multi-step, che fino a poco tempo fa richiedevano l’intervento diretto di professionisti altamente qualificati. Eppure, questo progresso non si traduce automaticamente in benefici economici e sociali diffusi. Al contrario, sta emergendo con sempre maggiore chiarezza un fenomeno strutturale che rischia di amplificare le disuguaglianze tra Paesi, organizzazioni e individui: il cosiddetto “capability overhang”.
Il concetto è semplice nella definizione, ma profondo nelle implicazioni. Esiste un divario crescente tra ciò che gli strumenti di intelligenza artificiale sono già in grado di fare e il modo in cui vengono effettivamente utilizzati nella pratica quotidiana. Non si tratta soltanto di accesso alla tecnologia, ma della capacità di trasformarla in produttività reale, in valore economico, in miglioramento dei servizi e della qualità della vita. Se questo divario continua ad allargarsi, una parte del mondo avanzerà rapidamente, mentre un’altra rischierà di rimanere indietro in modo difficilmente reversibile.
Dalla storia delle tecnologie generali a quella dell’AI
La storia delle grandi tecnologie di uso generale, dalle macchine a vapore all’elettricità, fino ai semiconduttori e a Internet, insegna che i guadagni economici più rilevanti non derivano dall’invenzione in sé, ma dalla capacità di integrare nuove tecnologie nei processi produttivi, organizzativi e sociali. L’innovazione è solo il primo passo; la diffusione e l’adozione su larga scala sono ciò che fa realmente la differenza.
L’intelligenza artificiale segue lo stesso schema, ma con una velocità senza precedenti. Secondo i dati più recenti, la lunghezza e la complessità dei compiti che i modelli di frontiera sono in grado di completare raddoppiano all’incirca ogni sette mesi. Nel 2022 l’AI riusciva ad affrontare in modo affidabile attività che richiedevano a un esperto umano circa un minuto. Oggi è in grado di gestire compiti che superano i trenta minuti di lavoro qualificato. Tuttavia, questo incremento di capacità non produce automaticamente crescita economica o aumento della produttività. Senza un uso consapevole e profondo, l’AI rimane una potenzialità inespresso.
Il significato reale di “capability overhang”
Il capability overhang non è soltanto una distanza tecnologica. È, prima di tutto, un problema di agency. L’accesso agli strumenti di AI è il biglietto d’ingresso: senza accesso non è possibile partecipare pienamente all’era dell’intelligenza artificiale. Ma l’accesso da solo non basta. Serve la capacità, e soprattutto l’incentivo, a utilizzare questi strumenti in modo significativo nei flussi di lavoro reali.
Quando accesso e agency si allineano, individui e organizzazioni non si limitano a interrogare un sistema di AI, ma lo integrano nei processi decisionali, produttivi e creativi. In questo passaggio avviene la trasformazione vera: l’AI smette di essere un supporto occasionale e diventa un moltiplicatore di capacità umane. È proprio questo passaggio che, oggi, molti non stanno ancora compiendo.
Utenti medi e power user: un divario sorprendente
I dati di utilizzo mostrano con chiarezza quanto sia ampio l’overhang delle competenze. Analizzando l’uso di ChatGPT come proxy della profondità di adozione dell’AI, emerge che il cosiddetto “power user” utilizza in media circa sette volte più capacità di ragionamento rispetto all’utente tipico. La differenza non è soltanto quantitativa, ma qualitativa.
L’utente medio tende a utilizzare l’AI come strumento di consultazione, per rispondere a domande singole o generare testi semplici. Il power user, invece, delega all’AI parti consistenti del proprio lavoro: analisi, sintesi, pianificazione, generazione di codice, supporto decisionale. Anche a parità di piano di accesso, le differenze di utilizzo sono enormi, segno che il problema non è la disponibilità dello strumento, ma la capacità di sfruttarlo appieno.
Questo dato, peraltro, sottostima il fenomeno. Gli utilizzatori più avanzati, come ricercatori e sviluppatori che lavorano tramite API o strumenti specialistici, mostrano livelli di utilizzo ancora più elevati. Il capability overhang è quindi più profondo di quanto appaia a una prima analisi.
Il divario tra Paesi non segue solo la linea del reddito
Uno degli aspetti più interessanti che emergono dai dati è che il capability overhang non coincide semplicemente con il livello di reddito o con la dimensione economica di un Paese. Certo, grandi economie come Stati Uniti e India guidano per numero assoluto di utenti, mentre Paesi ad alto reddito come Singapore o i Paesi Bassi mostrano una penetrazione molto elevata in rapporto alla popolazione. Tuttavia, l’adozione avanzata dell’AI non è un’esclusiva dei Paesi più ricchi.
Alcuni Paesi emergenti, come Vietnam e Pakistan, si collocano tra i primi al mondo per utilizzo pro capite di strumenti agentici e funzionalità avanzate. In questi contesti, l’AI viene impiegata in modo intenso per analisi dei dati, automazione di processi e supporto allo sviluppo software. Questo dimostra che, in presenza di competenze e motivazione, l’AI può diventare un acceleratore di sviluppo anche in contesti con risorse economiche più limitate.
Dalla chat al lavoro delegato: il vero salto di produttività
Il vero punto di svolta avviene quando l’uso dell’AI passa dalla semplice conversazione a flussi di lavoro strutturati e ripetibili. Le maggiori differenze di utilizzo tra Paesi e tra utenti si osservano infatti nei task più complessi, come la programmazione e la scrittura professionale avanzata. In questi ambiti, i Paesi leader registrano un numero di interazioni per utente fino a tre volte superiore rispetto alla media.
Questo salto qualitativo ha un impatto diretto sulla produttività. Le ricerche mostrano che i risparmi di tempo dichiarati dai lavoratori sono fortemente correlati all’uso di funzionalità avanzate come analisi dei dati, ricerca approfondita e strumenti agentici. Nonostante ciò, una quota significativa di utenti, persino in contesti enterprise, non ha mai utilizzato queste capacità. È un paradosso: strumenti in grado di risolvere una parte consistente delle attività tipiche dei knowledge worker restano inutilizzati o sottoutilizzati.
L’impatto concreto sulla vita reale
Il capability overhang non è un concetto astratto. Si manifesta in modo molto concreto nella vita quotidiana di professionisti e cittadini. Ci sono esempi di medici che utilizzano l’AI per standardizzare e migliorare la comunicazione con i pazienti, risparmiando tempo e aumentando la qualità delle cure. Altri utenti sfruttano l’AI per orientarsi in sistemi sanitari complessi, comprendere documentazione tecnica o prendere decisioni più informate sulla propria salute.
In questi casi, l’AI non sostituisce il giudizio umano, ma lo potenzia. Permette di gestire meglio la complessità, di ridurre l’attrito burocratico e di concentrare le competenze umane dove servono davvero. È esattamente questo tipo di utilizzo che produce valore sociale oltre che economico.
Perché l’overhang non si risolve da solo
Un punto cruciale è che il capability overhang non tende a ridursi spontaneamente. Al contrario, rischia di ampliarsi con il progredire delle capacità dei modelli di AI. Man mano che le funzionalità diventano più sofisticate, il costo cognitivo e organizzativo per sfruttarle cresce. Senza investimenti mirati in competenze, formazione e integrazione nei processi, molti resteranno bloccati a un livello superficiale di utilizzo.
In questo scenario, l’AI può diventare un potente fattore di divergenza. I Paesi e le organizzazioni che riescono a tradurre rapidamente le capacità tecnologiche in applicazioni concrete accumuleranno vantaggi competitivi difficili da colmare. Gli altri rischiano di perdere terreno in termini di produttività, innovazione e attrattività economica.
OpenAI for Countries e la risposta sistemica al divario
Per affrontare questa sfida, è necessario un approccio sistemico. L’iniziativa OpenAI for Countries nasce proprio con l’obiettivo di aiutare governi e istituzioni a trasformare l’AI da tecnologia emergente a infrastruttura essenziale. Non si tratta di una soluzione unica per tutti, ma di un insieme di partnership adattate alle esigenze locali, alle priorità politiche e alla capacità istituzionale dei singoli Paesi.
L’idea di fondo è che l’AI debba essere trattata come una risorsa strategica, al pari dell’energia o delle reti di comunicazione. Solo così è possibile garantire che i benefici dell’intelligenza artificiale siano distribuiti in modo ampio e inclusivo, anziché concentrarsi in poche mani.
L’educazione come leva principale per chiudere il gap
Tra le iniziative più rilevanti, l’educazione occupa un ruolo centrale. I sistemi educativi rappresentano infatti il canale principale attraverso cui il capability overhang può essere ridotto in modo strutturale. Le proiezioni indicano che entro il 2030 circa il 40% delle competenze fondamentali richieste nel mondo del lavoro cambierà, in gran parte a causa dell’AI.
Integrare l’intelligenza artificiale nelle scuole e nelle università non significa soltanto introdurre nuovi strumenti, ma ripensare i modelli di apprendimento. L’obiettivo è preparare studenti e docenti a utilizzare l’AI come supporto al pensiero critico, alla creatività e alla risoluzione di problemi complessi. In questo contesto, l’AI diventa parte dell’infrastruttura educativa, non un semplice accessorio.
Education for Countries: dall’accesso alla competenza diffusa
Il programma Education for Countries si inserisce in questa visione. Mira a fornire accesso a strumenti avanzati di AI, a promuovere la ricerca sugli effetti dell’AI sull’apprendimento e a sviluppare percorsi di formazione e certificazione per studenti ed educatori. L’approccio è graduale e collaborativo, con sperimentazioni controllate e attenzione agli aspetti di sicurezza e responsabilità.
Nei Paesi coinvolti, l’introduzione dell’AI nelle scuole segue una logica progressiva. Si parte dal supporto agli insegnanti, per poi estendere l’accesso agli studenti attraverso progetti pilota. Questo consente di valutare l’impatto reale sull’apprendimento e di adattare gli strumenti alle specificità culturali e curriculari di ciascun sistema educativo.
Dall’istruzione alla forza lavoro: competenze per l’economia dell’AI
L’educazione, però, non si esaurisce nel contesto scolastico. Con un numero crescente di aziende che richiedono competenze legate all’AI, la formazione continua diventa un elemento chiave per la competitività nazionale. Programmi di certificazione e riqualificazione professionale sono essenziali per consentire ai lavoratori di adattarsi a un mercato in rapido cambiamento.
In questo senso, l’AI non è solo un fattore di automazione, ma anche un’opportunità di empowerment. Se utilizzata correttamente, può aiutare le persone a svolgere lavori più qualificati, a creare nuovi servizi e a partecipare in modo più attivo all’economia della conoscenza.
AI come infrastruttura essenziale del futuro
Guardando al futuro, emerge una visione chiara: l’intelligenza artificiale deve essere considerata un’infrastruttura essenziale. Così come l’elettricità ha ampliato la capacità produttiva dell’industria e Internet ha trasformato l’economia dell’informazione, l’AI ha il potenziale di espandere la capacità umana di pensare, creare e costruire.
Ma questo potenziale si realizza solo se l’adozione è ampia, profonda e responsabile. Ridurre il capability overhang non è una questione tecnica, ma una scelta politica, educativa ed economica. Significa investire nelle persone, nelle istituzioni e nei processi, affinché l’AI diventi uno strumento di progresso condiviso e non un ulteriore fattore di divisione.
Conclusione: agire ora per non restare indietro
Il messaggio che emerge con forza è che il tempo è un fattore critico. Agire ora consente ai Paesi di trasformare le capacità dell’AI in benefici concreti per cittadini e imprese. Rimandare significa accettare il rischio di un divario sempre più ampio, difficile da colmare in futuro.
Chi saprà colmare il capability overhang non solo migliorerà la propria produttività, ma rafforzerà la resilienza delle proprie istituzioni, la qualità dei servizi pubblici e la capacità di innovazione. In gioco non c’è soltanto la leadership tecnologica, ma la possibilità di costruire un’economia e una società più inclusive nell’era dell’intelligenza artificiale.
